Dataset Previews
First, initialize by adding tools and declare floating type
using GriddingMachine
using PkgUtility
using Plots
using Plots.PlotMeasures
ENV["GKSwstype"]="100";
FT = Float32;
# use this to fix the problem in generated preview.jl file
F1 = joinpath(@__DIR__, "../../Artifacts.toml");
F2 = joinpath(@__DIR__, "../../../Artifacts.toml");
GRIDDINGMACHINE_ARTIFACTS = (isfile(F1) ? F1 : F2);
predownload_artifact.(["GPP_MPI_v006_1X_8D", "GPP_VPM_v20_1X_8D",
"NPP_MODIS_1X_1Y", "canopy_height_20X_1Y",
"clumping_index_12X_1Y", "clumping_index_2X_1Y_PFT",
"land_mask_ERA5_4X_1Y", "leaf_area_index_4X_1M",
"leaf_chlorophyll_2X_7D", "leaf_traits_2X_1Y",
"river_maps_4X_1Y", "SIF_TROPOMI_740_1X_1M",
"surface_data_2X_1Y", "tree_density_12X_1Y",
"wood_density_2X_1Y"],
GRIDDINGMACHINE_ARTIFACTS);#=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # -=#=# # # 0.0% 0.1% 0.4% 1.3% ### 5.0% ########## 15.1% ################# 24.7% ######################## 34.2% ############################### 43.7% ###################################### 53.2% ############################################# 62.5% ################################################### 72.1% ########################################################## 81.5% ################################################################# 91.1% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # 0.0% 0.1% 0.3% 0.9% ## 3.1% ######## 11.9% ################# 23.8% ######################### 35.5% ################################# 46.5% ######################################### 57.3% ################################################# 68.1% ######################################################## 79.0% ################################################################ 90.0% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # -=#=# # # -=O#- # # # ############# 18.5% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # 0.4% # 2.7% ##### 7.6% ################### 27.4% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # 0.8% ### 5.3% ########### 16.5% ############################################## 64.0% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # # 1.8% ####### 10.5% ######################## 34.0% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # # 2.1% ########### 15.4% ############################### 43.3% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # 0.1% 0.9% # 2.7% ####### 9.8% ########################## 36.9% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # 0.2% 1.0% # 2.6% ####### 10.1% ######################## 34.2% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # 1.0% ### 4.4% ############ 17.7% ############################################## 65.1% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # 0.3% # 1.6% ### 5.5% ############# 18.7% #################################################### 73.4% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # 0.1% # 1.8% ## 2.8% ###### 9.0% ######################## 34.4% ############################################################# 86.0% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # 0.0% 0.1% 0.2% 0.5% # 1.9% ##### 7.1% ######### 12.6% ############# 18.1% ############## 20.1% ################# 23.9% #################### 28.4% ###################### 31.0% ######################## 33.9% ########################## 37.1% ############################ 39.8% ############################## 42.1% ################################ 44.5% ################################# 46.8% ################################### 49.1% ##################################### 51.5% ##################################### 52.7% ####################################### 55.1% ######################################## 56.8% ########################################## 58.5% ########################################### 60.3% ############################################ 62.0% ############################################# 63.8% ############################################### 65.5% ################################################ 67.3% ################################################# 68.3% ################################################## 70.0% ################################################### 71.4% #################################################### 72.2% #################################################### 73.2% #################################################### 73.5% ####################################################### 77.5% ######################################################## 78.4% ######################################################### 79.4% ######################################################### 80.4% ########################################################## 81.5% ########################################################### 82.5% ############################################################ 83.5% ############################################################ 84.5% ############################################################# 85.5% ############################################################## 86.6% ############################################################### 87.6% ############################################################### 88.7% ################################################################ 89.8% ################################################################# 90.8% ################################################################## 92.0% ################################################################## 92.9% ################################################################### 94.0% #################################################################### 95.0% ##################################################################### 96.1% ##################################################################### 97.2% ###################################################################### 98.3% ####################################################################### 99.3% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # 0.3% 1.1% ### 4.7% ####### 10.9% ############################ 40.2% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # # 2.2% ######## 12.4% ############################ 39.7% ######################################################################## 100.0%
Then, define a function to plot the dataset
function preview_data(ds::GriddedDataset{FT}, ind::Int)
# preview data
return heatmap(view(ds.data,:,:,ind)',
origin="lower",
aspect_ratio=1,
xticks=[],
yticks=[],
c=:viridis,
size=(700,300),
framestyle=:none)
end
function preview_data(ds::GriddedDataset{FT}, ind::Int, clim::Tuple)
# preview data
return heatmap(view(ds.data,:,:,ind)',
origin="lower",
aspect_ratio=1,
xticks=[],
yticks=[],
c=:viridis,
clim=clim,
size=(700,300),
framestyle=:none)
endpreview_data (generic function with 2 methods)
Leaf level datasets
Leaf chlorophyll content
LCH_LUT = load_LUT(LeafChlorophyll{FT}());
mask_LUT!(LCH_LUT, FT[0,Inf]);
LCH_LUT = regrid_LUT(LCH_LUT, Int(size(LCH_LUT.data,2)/180));
anim = @animate for i ∈ 1:size(LCH_LUT.data,3)
preview_data(LCH_LUT, i, (0,80));
end
gif(anim, fps=5)Leaf nitrogen content
LNC_LUT = load_LUT(LeafNitrogen{FT}());
mask_LUT!(LNC_LUT, FT[0,Inf]);
LNC_LUT = regrid_LUT(LNC_LUT, Int(size(LNC_LUT.data,2)/180));
preview_data(LNC_LUT, 1)
Leaf phosphorus content
LPC_LUT = load_LUT(LeafPhosphorus{FT}());
mask_LUT!(LPC_LUT, FT[0,Inf]);
LPC_LUT = regrid_LUT(LPC_LUT, Int(size(LPC_LUT.data,2)/180));
preview_data(LPC_LUT, 1)
Specific leaf area
SLA_LUT = load_LUT(LeafSLA{FT}());
mask_LUT!(SLA_LUT, FT[0,Inf]);
SLA_LUT = regrid_LUT(SLA_LUT, Int(size(SLA_LUT.data,2)/180));
preview_data(SLA_LUT, 1)
Vcmax
VCM_LUT = load_LUT(VcmaxOptimalCiCa{FT}());
mask_LUT!(VCM_LUT, FT[0,Inf]);
VCM_LUT = regrid_LUT(VCM_LUT, Int(size(VCM_LUT.data,2)/180));
preview_data(VCM_LUT, 1)
Stand level datasets
Canopy height
CHT_LUT = load_LUT(CanopyHeightGLAS{FT}());
mask_LUT!(CHT_LUT, FT[0,Inf]);
CHT_LUT = regrid_LUT(CHT_LUT, Int(size(CHT_LUT.data,2)/180));
preview_data(CHT_LUT, 1)
Clumping index
# global clumping index
CLI_LUT = load_LUT(ClumpingIndexMODIS{FT}(), "12X", "1Y");
mask_LUT!(CLI_LUT, FT[0,1]);
CLI_LUT = regrid_LUT(CLI_LUT, Int(size(CLI_LUT.data,2)/180));
preview_data(CLI_LUT, 1, (0.4,1))
# global clumping index per PFT
CLI_LUT = load_LUT(ClumpingIndexPFT{FT}());
mask_LUT!(CLI_LUT, FT[0,1]);
CLI_LUT = regrid_LUT(CLI_LUT, Int(size(CLI_LUT.data,2)/180));
anim = @animate for i ∈ 1:size(CLI_LUT.data,3)
preview_data(CLI_LUT, i, (0.4,1));
end
gif(anim, fps=1)Gross primary productivity
# GPP MPI
anim = @animate for year ∈ 2001:2019, i ∈ 1:46
GPP_LUT = load_LUT(GPPMPIv006{FT}(), year, "1X", "8D");
mask_LUT!(GPP_LUT, FT[-100,Inf]);
preview_data(GPP_LUT, i, (0,10));
end
gif(anim, fps=20)